智能体架构重构保险核心系统：代码、数据与知识的工程化落地

数据来源： 2026腾讯云AI产业应用大会，腾讯云保险行业解决方案总经理 李凯 演讲内容

一、 核心系统技术债与数据治理断层

• 老核心系统维护困境： 保险公司承保与理赔老核心系统存在百万行代码，且文档缺失，核心架构老旧且业务复杂，导致维护主要依赖老员工记忆，人员流动风险高，常规Copilot工具仅能“补函数”，无法理解跨系统业务逻辑，形成技术债积压。
• 数据准确性与治理痛点： 业务口径繁多，数据血缘复杂导致准确性难以判断；同时受制于高数据安全要求，授权难度大，且机构多样性导致“看数需求千人千面”。
• 客户经营与核保效率瓶颈： 服务渠道分散导致客户体验不一致，画像标签稀少导致名单筛选成本高；传统OCR仅能抽取字段，无法跨材料理解，复杂险种高度依赖专家经验，单份理赔材料（40-100张）的专家排期需1-2周。

二、 构建全栈Agentic智能体矩阵

• 研发智能体（代码层）： 将大模型从“补函数”进化至“读全仓”，通过全仓库语义理解 → 多Agent并行委托 → 沙箱灰度验证三步打通。支持Plugin、IDE、CLI三种前端形态，实现从“集成开发环境”到“智能开发环境”的转化，覆盖工程全生命周期。
• 数据智能体（资产层）： 建立六维语义层从源头统一指标口径，并实施R1/R2/R3三级风险读/查/改分级授权。通过沙箱+审计机制确保每条SQL可回溯，支持从看板升级至驾驶舱（NBV/继续率/件均）。
• 知识与经营智能体（业务层）： 知识智能体支持100+格式多源连接与增量同步，进行AI巡检（敏感/重复/有效性检测）。客户经营智能体构建AI CDP汇聚全渠道洞见，并与企微会话（SCRM+CA）打通。核保核赔智能体利用多模态大模型实现跨材料语义级理解。

三、 量化业务指标与系统能力

• 系统稳定性与运维： 采用渐进式替换策略，从渠道/客服系统起步，单功能→模块→全系统逐步升级，降低对老核心系统的冲击。
• 开发效率提升： 多方AI专家（需求/架构/设计/前端/后端/基础架构）协同诊断，支持Unix命令行交互、批处理及多系统异步协作，实现7*24小时运行。
• 风险控制与合规： 数据智能体严格执行AI永不越权策略；核保核赔结论可追溯，引用材料标记明确，人工校验查询便捷。

四、 老核心重构与专家经验沉淀

• 遗留代码治理： 针对承保/理赔老核心无文档、不敢动的现状，研发智能体通过工程记忆沉淀，将老员工经验反向写回，实现经验反哺AI，解决技术债问题。
• 专家经验数字化： 核保核赔智能体将核保/理赔/精算/法务等专家经验转化为可治理、可流转的数字资产，支持7X24小时在线协同工作。
• 人机协同机制： 实现多Agent结论自动总结，冲突标红，人工仅需处理冲突部分，大幅提升审核效率。

五、 技术沉淀与开放生态

• 通用智能体技术平权： 在Skill生态和Token经济支撑下，业务部门成为创新主角，不再仅依赖IT部门。
• 多模态与工程化能力： 支持多模态大模型跨材料语义级理解，结合沙箱灰度验证机制，确保系统稳定运行。
• 生态集成： 深度融入司内工具，连接企微会话、CDP和作业平台，形成MAGIC增长闭环，自动沉淀人群包、策略模版、内容包等可复用资产。